征信安全又出新政 互联网金融服务“诚”字为上

2018-05-11 17:5219685

近日,我国社会征信体系建设又出新政。5月2日,央行下发《关于进一步加强征信信息安全管理的通知》(以下简称“通知”),从“切实增强征信信息安全管理意识,强化征信信息安全主体责任”、“完善征信业务操控流程,不断提高征信信息安全管理水平”等八方面做出了进一步详细的部署。我国征信体系监管政策的拼图正逐渐完善,社会信用体系建设加快。众所周知,金融的核心是信用风险管理,完善的信用体系对金融行业,尤其是新兴的互联网金融行业健康快速发展都起到至关重要的作用。

近日,我国社会征信体系建设又出新政。5月2日,央行下发《关于进一步加强征信信息安全管理的通知》(以下简称“通知”),从“切实增强征信信息安全管理意识,强化征信信息安全主体责任”、“完善征信业务操控流程,不断提高征信信息安全管理水平”等八方面做出了进一步详细的部署。我国征信体系监管政策的拼图正逐渐完善,社会信用体系建设加快。众所周知,金融的核心是信用风险管理,完善的信用体系对金融行业,尤其是新兴的互联网金融行业健康快速发展都起到至关重要的作用。


  智能风控提速征信建设


  过去几年,随着政府持续深化金融体制改革,我国实施了“政府+市场”双轮驱动征信发展模式,牢牢守住征信信息安全防控底线的同时,也规范了国内信用评级市场,为各类金融市场的长远发展提供了政策扶持。同时这对互联网金融等新金融兴领域也提出了合规发展的全新要求。面对日益趋严的监管形势,为用户提供安全、高效的信息和服务成为了互联网金融企业发展的重点内容,而这一切的根基便是拥有强有力风控能力和完善的信用体系。


  以钱站为例,作为一个线上的消费借款平台,用户的信用状况直接关系到公司业务品质,完善的信用体系和审核机制是业务健康发展的重要前提。故而,自2015年4月上线以来,钱站始终致力风控和信用体系的建设完善,打造了基于互联网大数据的风控体系和信用评估体系。


  其智能大数据动态风控系统——FinUp云图和自动建模机器人Robot Modele水滴,可称为钱站风控和信用体系的两大利器。FinUp云图通过机器学习和自然语言处理形成一个模仿人类大脑行为的风控知识体系,将用户多个维度的数据信息进行综合收集、分类、清洗与学习建模并画像,通过深度学习自动发现隐藏在复杂关系里的风险点,最终找出多个弱特征数据维度的相关性,并以此挖掘潜在欺诈行为。Robot Modeler水滴,基于凡普金科自主研发的算法,将原本需要一个建模团队1-2个月的建模工作量缩短为不到1天的自动化流程。


  通过科技加固和智能升级的风控体系,进一步实现了快速、高效流转和自动决策,提高了审核的效率性和安全性,降低了业务的信用风险和操作风险,成为平台快速发展的核心驱动力。截至2018年3月31日,短短3年时间,平台已累计注册用户1832.79万,覆盖全国31个省市区,359座城市。


  征信体系建设让“信用等于财富”


  “人无信则不立,业无信则不兴”,信用体系的完善和健全不仅对互联网金融行业,对于个人也具有重大的意义。


  随着社会经济的发展和诚信社会建设的推进,个人征信记录被形象地称为第二张身份证,并成为金融机构提供金融服务的重要依据,对于个人失信的监管和惩处也日趋严格。就在今年3月,最高人民法院和银监会发布《关于进一步推进网络执行查控工作的通知》,加大了法院对失信“老赖”的执行力度和范围。


  然而,由于对个人信用记录不重视及认识不到位,很多人经常出现信用卡还款和网贷逾期的现象,影响了个人的征信系统。临到要办理贷款或进行线上借款时,往往因为个人征信记录不好而碰壁,陷入一处失信,处处受限的尴尬局面。


  “在‘互联网+’深入到各个行业的背景下,所有人都要重视自己的征信记录,尤其是在使用信用卡,办理贷款或线上借款行为时,注意按时还款。才能真正享受到互联网金融发展带来的便捷和益处。”对此,钱站相关负责人表示,“越来越多的人会意识到,在一个信用体系完善的环境下,良好的个人信用是多么宝贵的财富。”

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